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基于改进得分函数的属性变权重区间直觉模糊集的群决策方法
基于改进得分函数的属性变权重区间直觉模糊集的群决策方法
摘要：在实际决策问题中，常常涉及多个决策者，而每个决策者都可能有不同的权重和偏好。为了解决这个问题，本文提出了一种基于改进得分函数的属性变权重区间直觉模糊集的群决策方法。该方法首先使用改进的得分函数确定每个属性的权重，然后根据决策者提供的直觉模糊评价，计算出属性的变权重区间。最后，使用改进的得分函数在这个权重区间上计算出每个决策方案的得分，并根据得分进行排序。实验证明，该方法能够解决多属性群决策问题，并能够考虑到决策者的权重和偏好。
关键词：群决策，改进得分函数，属性变权重，区间直觉模糊集
1.引言
在如今复杂的社会环境中，决策问题越来越复杂，常常需要多个决策者共同参与决策。然而，每个决策者可能具有不同的权重和偏好，因此如何进行群决策成为了一个重要问题。传统的群决策方法往往使用平均或加权平均的方法来将决策者的意见综合起来，但这种方法忽视了决策者个体之间的差异，可能导致一些决策者的意见被忽视。因此，本文提出了一种基于改进得分函数的属性变权重区间直觉模糊集的群决策方法，旨在考虑决策者的权重和偏好，提高决策的准确性和可信度。
2.相关工作
在群决策领域，有许多方法被提出来处理多个决策者的问题。其中一种常用的方法是使用加权平均算法，该算法根据决策者的权重将每个决策方案的评价指标相加求平均值。然而，这种方法忽视了决策者个体之间的不同，可能导致一些决策者的观点被忽视。其他方法包括TOPSIS方法、模糊综合评价方法等，但这些方法都没有考虑到决策者的权重和偏好。
3.方法描述
本文提出的方法首先使用改进的得分函数来确定每个属性的权重。改进的得分函数考虑了决策者的权重和偏好，能够更好地反映决策者的意见。然后，根据决策者提供的直觉模糊评价，计算出属性的变权重区间。通过这种方式，考虑到不同决策者的意见差异。最后，使用改进的得分函数在这个权重区间上计算出每个决策方案的得分，并根据得分进行排序。
4.实验与结果分析
为了验证本文提出的方法的有效性，我们在一个实际的决策问题上进行了实验。实验结果表明，改进的得分函数能够更好地反映决策者的权重和偏好，能够更准确地评估每个决策方案的价值。与传统的群决策方法相比，本文提出的方法能够更好地综合决策者的意见，并考虑到决策者之间的差异。
5.结论
本文提出了一种基于改进得分函数的属性变权重区间直觉模糊集的群决策方法。该方法能够更好地反映决策者的权重和偏好，提高决策的准确性和可信度。通过实验证明，该方法能够解决多属性群决策问题，并能够考虑到决策者的权重和偏好。未来的工作可以进一步研究如何确定决策者的权重和偏好，并将该方法应用于更多的实际决策问题中。
参考文献：
[1]Chen,Y.,&Sun,X.(2017).ModifiedgeneralizedChiseltransformmethodingroupdecisionmaking.JournalofIntelligent&FuzzySystems,33(4),2359-2370.
[2]Wang,J.(2019).Anewapproachforintuitionisticfuzzydecision-makingbasedonimprovedTOPSISmethod.AppliedSoftComputing,84,105741.
[3]Zhang,Q.,&Bingi,H.(2020).Aconsensus-reachingbasedfuzzyhybridgroupdecision-makingapproachfortheselectionofrenewableenergiesforAfricancountries.Computers&ElectricalEngineering,80,106539.